2026 AI·SW중심대학 디지털 경진대회 : SW부문

안녕하세요!
AI 리터러시 케어 에이전트 프로젝트를 진행하고 있는 AllDayHappyDay팀입니다.

사람들이 정보를 잊지 않기 위해 꾸준히 기록하지만, 정작 저장한 내용을 다시 찾아 활용하지 못하는 문제에 주목하신 점이 인상 깊었습니다. 저 또한 정보를 습관적으로 캡쳐하거나 기록은 해두는데 막상 다시 읽어본 기억은 거의 나지 않아서 공감되었습니다. 사용자가 현재 작성 중인 문서의 맥락을 실시간으로 파악하고, 과거에 저장한 관련 기록을 먼저 찾아 제안한다는 점이 정말 유용해 보여요!

기존 노트 서비스처럼 사용자가 직접 검색해야 하는 방식이 아니라, 입력 흐름을 잠시 감지해 지금 필요한 문서를 능동적으로 추천한다는 점에서 AI Agent의 특징이 잘 드러나는 것 같습니다. 제안된 노트의 전문을 바로 확인하거나 복사할 수 있고, 필요 없는 추천은 피드백을 통해 학습하도록 구성한 점도 실제 사용성을 세심하게 고려하신 것 같아요.

또한 개인 기록을 외부 서버로 전송하지 않고 온디바이스 환경에서 분석한다는 점도 인상적이었습니다. 개인 문서에는 민감한 정보가 포함될 수 있는 만큼, 편의성과 개인정보 보호를 함께 확보한 부분이 큰 장점으로 느껴졌습니다.

저희 프로젝트도 AI Agent를 활용해 사용자의 현재 상황과 필요를 파악하고 적절한 도움을 제공하는 서비스를 기획하고 있어 더욱 흥미롭게 보았습니다. 시간 괜찮으실 때 저희 프로젝트에도 따뜻한 피드백 한 줄 남겨주시면 큰 힘이 될 것 같습니다!

기록을 단순히 저장하는 데서 끝내지 않고 실제로 다시 활용할 수 있도록 만든 멋진 프로젝트인 만큼, 좋은 결과 있으시기를 진심으로 응원하겠습니다. 감사합니다! :D

안녕하세요! 이번 대회에 함께 참여 중인 장애인 대상 지도 서비스 팀, '준준티비'입니다.

열심히 기록해 두고도 결국 기억 속에서 잊혀 단 한 번도 다시 열어보지 않게 되는 일상적인 메모의 한계를 아주 명쾌하고 직관적인 프레임워크로 분석해 내신 기획이 정말 경이롭습니다. AS-IS와 TO-BE를 대비하여 보여주신 슬라이드 한 장만으로도 이 서비스가 해결하고자 하는 문제의 본질과 독창적인 가치가 고스란히 전달됩니다.

특히 기존의 기록 관리 방식이 지닌 고질적인 한계인 저장, 망각, 매몰의 단계를 완벽히 깨부수고, 저장, 대기, 맥락 감지 시 회상이라는 유기적인 선순환 흐름을 제시하신 부분이 무척 돋보입니다. 무려 86%의 데이터가 재열람 0회로 묻혀버린다는 구체적인 문제의식을 바탕으로, 내가 무엇을 기록했는지 억지로 떠올려 검색하지 않아도 시스템이 알아서 존재를 기억하고 필요한 순간에 꺼내어 제안해 준다는 발상은 그야말로 혁신적입니다.

더불어 기존 도구들은 기록이 쌓일수록 분류가 복잡해지고 원하는 정보를 찾기 어려워지는 반면, 이 서비스는 데이터가 누적될수록 사용자의 맥락을 더 깊이 이해하여 제안 품질이 점점 더 우수해지는 역발상 구조를 구현했다는 점이 아주 인상 깊습니다. 정보 과부하 시대를 살아가는 현대인들에게 뇌의 용량을 획기적으로 늘려주는 진정한 의미의 디지털 비서가 되어줄 완성도 높은 프로젝트라 확신하며, 실제 서비스로 출시된다면 꼭 애용하고 싶습니다!

실례가 되지 않는다면, 저희 '준준티비'의 장애인 대상 지도 프로젝트에도 귀중한 피드백과 따뜻한 코멘트 한마디 남겨주시면 정말 큰 힘이 될 것 같습니다! 남은 대회 기간 동안 두 팀 모두 파이팅해서 좋은 결과 얻기를 진심으로 응원하겠습니다!

안녕하세요! 정차 위험 진단부터 과태료 단속 대응까지, 운전자를 위한 AI Agent 프로젝트를 진행중인 py-oneer 팀입니다.

올려주신 프로젝트 정말 감명 깊게 보았습니다! 개인적으로도 정보를 습관적으로 캡처해놓고 정작 필요할 때는 찾지 못해 매몰되는 경험이 정말 많아서 공감되었습니다. 이 문제를 사용자가 직접  검색하는 수동적 방식이 아니라, 입력하는 맥락을 감지하여 시스템이 알아서 추천해주는 능동형 에이전트로 해결하신 지점이 인상 깊었습니다. 
특히 온디바이스 환경을 구축하여 개인정보를 외부 서버로 보내지 않고, 로컬에서 연산하도록 설계하여 프라이버시 문제를 원천적으로 해결하신 점과 제안된 메모를 본문에 바로 적용하는 기능이나, 원치 않는 추천은 피드백을 통해 학습하도록 한 세심한 상호작용 설계 덕분에 실제 상용화 서비스 수준의 디테일이 느껴졌습니다. 

단순히 트렌디한 기술이 아닌, 사용자가 겪는 진짜 불편함을 해결하기 위해 치열하게 고민하신 흔적이 묻어나는 멋진 프로젝트인 것 같습니다 실제로 배포된다면 개인적으로도 꼭 사용해 보고 싶습니다! 
시간 되실 때 운전자 입장에서 겪는 불편함을 해결하기 위해 고안한 저희 [차빼요] 프로젝트도 한 번 의견 남겨주시면 감사하겠습니다! 남은 기간 모두 좋은 결실을 맺기를 응원합니다!